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Verwenden Sie ein Empfehlungsmodell in Amazon Pinpoint mit AWS Lambda
In Amazon Pinpoint können Sie personalisierte Empfehlungen aus einem Empfehlungsmodell abrufen und zu Nachrichten hinzufügen, die Sie von Kampagnen und Journeys aus senden. Ein Empfehlungsmodell ist ein Art Machine-Learning-(ML-)Modell, das Muster in Daten findet und Vorhersagen sowie Empfehlungen basierend auf den gefundenen Mustern generiert. Es sagt vorher, welche Produkte oder Elemente aus einer Gruppe von Produkten oder Elementen ein bestimmter Benutzer bevorzugen wird, und stellt diese Informationen in Form einer Reihe von Empfehlungen für den Benutzer bereit.
Wenn Sie Empfehlungsmodelle mit Amazon Pinpoint verwenden, können Sie basierend auf den Attributen und Verhaltensweisen der einzelnen Empfänger personalisierte Empfehlungen an die Nachrichtenempfänger senden. Mit AWS Lambda können Sie diese Empfehlungen auch anpassen und verbessern. Beispielsweise können Sie eine Empfehlung dynamisch von einem einzelnen Textwert (z. B. einem Produktnamen oder einer ID) in komplexere Inhalte (z. B. einen Produktnamen, eine Beschreibung und ein Bild) umwandeln. Dies ist in Echtzeit möglich, wenn Amazon Pinpoint die Nachricht sendet.
Diese Funktion ist in den folgenden AWS Regionen verfügbar: USA Ost (Nord-Virginia), USA West (Oregon), Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Sydney) und Europa (Irland).
Autorisieren Sie Amazon Pinpoint, eine Lambda-Funktion mit dem Befehl AWS CLI und dem Lambda-Befehl add-permission aufzurufen
Nachdem Sie einer Funktion eine Lambda-Funktionsrichtlinie zugewiesen haben, können Sie Berechtigungen hinzufügen, die es Amazon Pinpoint ermöglichen, die Funktion für ein bestimmtes Projekt, eine Kampagne oder eine bestimmte Journey aufzurufen. Sie können dies mit dem Befehl AWS Command Line Interface (AWS CLI) und dem add-permissionLambda-Befehl tun. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie dies für ein bestimmtes Projekt tun können (projectId):
$aws lambda add-permission \ --function-namefunction-name\ --statement-idsid\ --action lambda:InvokeFunction \ --principal pinpoint.us-east-1.amazonaws.com \ --source-arn arn:aws:mobiletargeting:us-east-1:accountId:recommenders/*
Das vorherige Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Microsoft Windows das Zeilenfortsetzungszeichen, also den umgekehrten Schrägstrich (\), durch ein Caret-Zeichen (^).
Wird der Befehl erfolgreich ausgeführt, sehen Sie eine Ausgabe ähnlich der folgenden:
{
"Statement": "{\"Sid\":\"sid\",
\"Effect\":\"Allow\",
\"Principal\":{\"Service\":\"pinpoint.us-east-1.amazonaws.com\"},
\"Action\":\"lambda:InvokeFunction\",
\"Resource\":\"arn:aws:lambda:us-east-1:111122223333:function:function-name\",
\"Condition\":
{\"ArnLike\":
{\"AWS:SourceArn\":
\"arn:aws:mobiletargeting:us-east-1:111122223333:recommenders/*\"}}}"
}Der Statement Wert ist eine JSON Zeichenkettenversion der Anweisung, die der Lambda-Funktionsrichtlinie hinzugefügt wurde.
Amazon Pinpoint so konfigurieren, dass die Lambda-Funktion für ein Empfehlungsmodell aufgerufen wird
Um Amazon Pinpoint für den Aufruf der Lambda-Funktion für ein Empfehlungsmodell zu konfigurieren, geben Sie die folgenden Lambda-spezifischen Konfigurationseinstellungen für das Modell an:
-
RecommendationTransformerUri— Diese Eigenschaft gibt den Namen oder Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Lambda-Funktion an. -
Attributes: Dieses Objekt ist eine Zuordnung, die die benutzerdefinierten empfohlenen Attribute definiert, die die Funktion jeder Endpunktdefinition hinzufügt. Jedes dieser Attribute kann als Nachrichtenvariable in einer Nachrichtenvorlage verwendet werden.
Sie können diese Einstellungen mithilfe der Ressource Recommender Models von Amazon Pinpoint API (wenn Sie die Konfiguration für ein Modell erstellen) oder der Recommender Model-Ressource von Amazon Pinpoint API (wenn Sie die Konfiguration für ein Modell aktualisieren) angeben. Sie können diese Einstellungen auch über die Amazon-Pinpoint-Konsole definieren.
Weitere Informationen zur Verwendung von Empfehlungsmodellen mit Amazon Pinpoint, finden Sie unter Machine-Learning-Modelle im Amazon-Pinpoint-Benutzerhandbuch.
